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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于频谱特征的语音识别对抗样本防御方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116861327B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310820129.6，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权基于频谱特征的语音识别对抗样本防御方法与系统是由吉顺慧;戈智诚;李新宇;张鹏程设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频谱特征的语音识别对抗样本防御方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于频谱特征的语音识别对抗样本防御方法与系统。利用白盒攻击和黑盒攻击分别攻击已知干净样本生成对抗样本，并用干净样本和生成的对抗样本经过多种语音去扰动方法得到模拟的干净样本，将样本同时转换到频域，利用频谱图每帧的相似度得到特征向量，在相似度特征向量上打上标签来训练出分类器。当有外界未知的对抗样本来到时，首先经过多种语音去扰动方法生成模拟的干净样本，并同样把对抗样本和生成的干净样本经过预处理，转换到频域，将频谱图相似度特征向量输入分类器，若分类器检测为对抗样本则直接丢弃，若分类器检测为正常样本，则进入语音识别系统，完成防御。本发明能够适用多种类型的语音对抗样本攻击方式，提升防御成功率。

本发明授权基于频谱特征的语音识别对抗样本防御方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于频谱特征的语音识别对抗样本防御方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：对外界来的未知原始样本使用语音去扰动方法去噪，得到模拟的干净样本1；所述语音去扰动方法包括维纳滤波法、谱减法、ACC压缩法和speex压缩法中的多种； 步骤2：将原始样本和得到的模拟干净样本1进行预处理操作，并转换到频域，得到其频谱图特征； 步骤3：训练分类器：用白盒攻击和黑盒攻击方式分别得到已知干净语音样本的对抗样本，并对干净语音样本和生成的对抗样本使用语音去扰动方法去噪，得到模拟干净样本2；将干净语音样本和对抗样本以及他们处理后得到的模拟干净样本2进行预处理操作，并转换到频域，得到其频谱图特征；对比两类样本的频谱图每帧的相似度，获得其特征向量，在向量上打上标签判断是否为对抗样本，用此来训练分类器； 步骤4：将步骤2中的频谱图对应的相似度特征向量输入训练好的分类器，来检测原始样本是否为对抗样本，完成整体防御框架。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学，其通讯地址为：210098 江苏省南京市鼓楼区西康路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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